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Informatique et intelligence artificielle

Le numérique et l'intelligence artificielle au service de l'humanité

Présentation Domaine

« Le numérique et l’intelligence artificielle au service de l’humanité »

2ia

Au cœur de nos sociétés en pleine mutation technologique, nous sommes résolument connectés. Connectés à nos semblables, à travers nos réseaux sociaux personnels ou professionnels, connectés à nos objets du quotidien, pour nous assister dans nos tâches professionnelles, de production, de confort ou de loisir, connectés à nos instances sociales (scolaires, médicales, gouvernementales, administratives ou financières). Le domaine « Informatique et Intelligence Artificielle » regroupe pas moins de 7 parcours spécialisés et forme chaque année environ de 140 étudiants aux métiers de Recherche, Développement et Innovation pour les organismes et entreprises publics et privés dans le domaine du numériques, du développement logiciel et de l’intelligence artificielle. Chaque parcours s’appuie sur des partenariats académiques et industriels forts qui assurent des formations de pointe pour relever des défis suscités par cette mutation et imaginer « Le numérique et l’intelligence artificielle au service de l’humanité ».

 

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parcours sont proposés dans le domaine d’excellence Informatique et intelligence artificielle

Ingénieur Généraliste

A l’issue du tronc commun de la formation d’ingénieur généraliste, 3 options (dont 1 en parcours bi-diplômant) sont proposées dans le domaine d’excellence Informatique et Intelligence Artificielle.

Ce parcours propose aux étudiants de se spécialiser dans le développement d'applications logicielles qui intègre les technologies de l’IA au travers de deux options : Intelligence Artificielle et Ingénierie Logicielle (IAIL) ou Intelligence Artificielle et Sciences des Données (IASD).

Vidéo du département

SYLVIE RANWEZ

Responsable

sylvie.ranwez@mines-ales.fr

Ingénieur Généraliste, option Intelligence Artificielle & Sciences des Données (IASD)

L’intelligence artificielle s’intéresse à la résolution de problèmes complexes via l’utilisation de techniques informatiques capables de simuler certains traits de l’intelligence humaine (raisonnement, apprentissage…). Elle entretient des liens étroits avec les Sciences des Données. Avec l’avènement du Big Data, le machine learning et l’intelligence artificielle sont devenus d’incontournables sujets scientifiques et technologiques au coeur de toutes les ambitions de la transition numérique de nos sociétés.

Cette option propose de former des Data Scientists et des informaticiens intégrateurs des technologies de l’IA qui pourront se doter d’une forte spécialité dans certains domaines applicatifs pour imaginer le monde numérique de demain.

L’intégralité de l’option IASD peut être assurée en Anglais 2

Programme de l'option (et syllabus)

8.1 - Collecte, manipulation et visualisation de données - 47h - 4 crédits ECTS 🔗

  • Collecte et stockage des données
  • Validation, Visualisation, Restitution

8.2- Algorithmique et complexité - 50h - 4 crédits ECTS🔗

  • Introduction à l'informatique théorique

  • Programmation C

  • Complexité des algorithmes et récursivité 

8.3 - Introduction à l'intelligence artificielle  - 54h - 4 crédits ECTS 🔗

  • Panorama de l'IA : définition, enjeux et challenges

  • Introduction à l'IA symbolique

  • Introduction à l'apprentissage automatique

8.4 - Ingénierie logicielle - 54h - 4 crédits ECTS 🔗

  • Ingénierie des exigences

  • Conception des logiciels

  • Spécification formelle

  • Cas d'étude

8.5 - Développement web - 45h - 4 crédits ECTS🔗

  • Bases de données avancées

  • Technologies web

9.1 - Conférences - 10h 🔗

  • RGPD, Règlement général sur la protection des données
  • GreenIT et sobriété numérique
  • Protection et valorisation des données de santé
  • Droit du logiciel

9.2 - Apprentissage automatique avancé - 50h - 4 crédits 🔗

  • Apprentissage automatique avancé

9.3 - Statistiques et probabilités  avancées - 40h - 4 crédits 🔗

  • Statistiques et probabilités  avancées

9.4 - Mathématiques pour l'apprentissage automatique et l'optimisation - 70h - 4 crédits 🔗

  • Approches heuristiques pour l’optimisation combinatoire
  • Mathématiques avancées pour l'apprentissage automatique

9.5 - Aide à la décision - 50h - 4 crédits -🔗

  • Théorie de l'incertain
  • Analyse multicritère

9.6 - Apprentissage profond - 50h - 4 crédits🔗

  • Apprentissage profond

Spécialisation au choix (Analyse d'image ou connaissance et texte OU APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT OU Ingénieur Cognicticien )
 

o Spécialité Analyse d'image

10.1 - Processus visuels - 50h - 3 crédits.pdf

  • Acquisition, filtrage, segmentation, mise en correspondance stéréo et mouvement, méthodes perceptuelles

10.2 - Perception 3D et Interprétation - 50h - 3 crédits 🔗

  • 3D, mouvement, interprétation de scènes, reconnaissance d'objets


o Spécialité Connaissance et texte

10.1 - Ingénierie des connaissances - 50h - 3 crédits 🔗

  • Gestion des connaissances
  • Modélisation des connaissances et Web sémantique

10.2 - Traitement automatique du langage naturel et de la parole - 50h - 3 crédits 🔗


o Spécialité Apprentissage par renforcement

10.1 - Apprentissage profond avancé - 50h - 3 crédits 🔗

  • Apprentissage profond avancé

10.2 - Apprentissage par renforcement- 50h - 3 crédits 🔗
 

o Spécialité Ingénieur cogniticien

10.1 - Comportement et interaction - 65h - 4 crédits 🔗

  • Psychologie cognitive
  • Interaction homme-machine
  • Design, UX design, ergonomie
  • Collaboration homme-machine

10.2 - Humanités numériques, Ethique et Droit du numérique - 35h - 2 crédits 🔗

  • Développement éco et socio-responsable
  • Droits de la donnée, droit logiciel, droit d’auteur face à l’IA
  • Création assistée par l’IA

TRONC COMMUN département

10.3 - Étude technique  - 110h - 4 crédits🔗

  • Projet de mise en application de méthodes et techniques acquises au sein du département

SÉBASTIEN HARISPE

Responsable

sebastien.harispe@mines-ales.fr

Ingénieur Généraliste, option INTELLIGENCE ARTIFICIELLE & Ingénierie Logicielle (IAIL)

Des objets connectés domestiques aux réseaux de capteurs à large échelle des villes intelligentes, des smartphones aux clouds gérant des services en ligne, l’émergence des nouveaux usages du numérique nécessite l’ingénierie d’architectures logicielles de qualité maîtrisée malgré une complexité croissante.

Cette option a pour ambition de former des ingénieurs acteurs de la transition numérique de nos sociétés grâce à leur maîtrise des méthodes, des paradigmes et des technologies nécessaires à la conception et au développement
de solutions logicielles pertinentes. Pour compléter cette expertise en ingénierie logicielle, des fondamentaux d’intelligence artificielle permettront d’intégrer des approches automatiques de résolution de problèmes ou d’interprétation sémantique à des services logiciels innovants. Les débouchés de cette option, nombreux et géographiquement bien répartis, sont typiquement : ingénieur étude et développement pouvant évoluer rapidement vers des fonctions de chef de projet, maîtrise d’ouvrage, architecte fonctionnel, expert technique, product owner…

Programme de l'option (et syllabus)

8.1 - Collecte, manipulation et visualisation de données - 47h - 4 crédits ECTS 🔗

  • Collecte et stockage des données
  • Validation, Visualisation, Restitution

8.2- Algorithmique et complexité - 50h - 4 crédits ECTS🔗

  • Introduction à l'informatique théorique

  • Programmation C

  • Complexité des algorithmes et récursivité 

8.3 - Introduction à l'intelligence artificielle  - 54h - 4 crédits ECTS 🔗

  • Panorama de l'IA : définition, enjeux et challenges

  • Introduction à l'IA symbolique

  • Introduction à l'apprentissage automatique

8.4 - Ingénierie logicielle - 54h - 4 crédits ECTS 🔗

  • Ingénierie des exigences

  • Conception des logiciels

  • Spécification formelle

  • Cas d'étude

8.5 - Développement web - 45h - 4 crédits ECTS🔗

  • Bases de données avancées

  • Technologies web

9.1 - Conférences - 10h 🔗

  • RGPD, Règlement général sur la protection des données
  • GreenIT et sobriété numérique
  • Protection et valorisation des données de santé
  • Droit du logiciel

9.2 - Apprentissage automatique avancé - 50h - 4 crédits 🔗

  • Apprentissage automatique avancé

9.3 - Modélisation et vérification de systèmes réactifs critiques - 70h - 5 crédits 🔗

  • Architectures de système réactifs
  • Spécification formelle et vérification de système réactifs
  • Validation des logiciels

9.4 - Ingénierie dirigée par les modèles et qualité logicielle- 45h - 4 crédits 🔗

  • Méta-modélisation et transformation de modèles
  • Qualités logicielles

9.5 - Intelligence ambiante - 40h - 3 crédits -🔗

  • Internet des objets
  • Développement mobile

9.6 - Programmation distribuée - 55h - 4 crédits🔗

  • Client-serveur et Architectures n-tiers
  • Développement Web avancé

Spécialisation au choix (IAIL ou Ingénieur Cognicticien )
 

o Spécialité IAIL

10.1 - Ingénierie des connaissances - 50h - 3 crédits -🔗

  • Gestion de connaissances
  • Modélisation des connaissances et Web sémantique

10.2 - Système d'information - 50h - 3 crédits🔗

  • Cloud computing
  • Urbanisation des SI
  • Sécurité des SI
     

o Spécialité Ingénieur cogniticien

10.1 - Comportement et interaction - 65h - 4 crédits 🔗

  • Psychologie cognitive
  • Interaction homme-machine
  • Design, UX design, ergonomie
  • Collaboration homme-machine

10.2 - Humanités numériques, Ethique et Droit du numérique - 35h - 2 crédits 🔗

  • Développement éco et socio-responsable
  • Droits de la donnée, droit logiciel, droit d’auteur face à l’IA
  • Création assistée par l’IA
     

TRONC COMMUN département

10.3 - Etude technique -110h - 4 crédits🔗

THOMAS LAMBOLAIS

Responsable

thomas.lambolais@mines-ales.fr

Ingénieur de spécialité

IMT Mines Alès propose également des parcours d’ingénieur de spécialité (par la voie de l’apprentissage, en alternance.)


Ingénieur de spécialité en Informatique et réseaux, parcours Développement logiciel (par apprentissage).


Ingénieur de spécialité en Informatique et réseaux, parcours Systèmes et réseaux (par apprentissage).

En double diplôme

Ingénieur Généraliste & Master en Sciences et numérique pour la santé (Université de Montpellier)

Les élèves peuvent réaliser leur dernière année au sein du Master 2 Sciences et numérique pour la santé (mettre le lien : https://sns.edu.umontpellier.fr/fr/master-sciences-numerique-pour-la-sante-montpellier/) de l’université de Montpellier qui se décline en deux parcours :

  • Ingénierie des Dispositifs de Santé - IDS
  • Physique Biomédicale - PhyMed

Ce cursus permet aux élèves d’approfondir leurs compétences en sciences du numérique appliquées au domaine de la santé et d’obtenir le diplôme d’ingénieur et le Master.

En savoir plus sur la formation d'ingénieur généraliste IMT Mines Alès

 

Doctorat

Doctorat dans l’équipe de recherche Informatique, image, intelligence artificielle

 

    

Pour en savoir +

IMT Mines Alès est classée 23e en France dans la catégorie ‘Numérique et informatique’, dans le Figaro Etudiant

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